Jak úspěšně lovit v digitálním oceánu

Množství dat v digitálním světě se zdvojnásobuje každé dva roky. Zatímco analýza dat o chování zákazníků je už běžnou součástí firemní práce, využívání technologií v personalistice je teprve na začátku.

Studie Leaders 2020 provedená institucí Oxford Economics a firmou SAP mezi více než 4000 manažery a zaměstnanci z 21 zemí ukázala, že společnosti, jež adoptovaly principy digitální transformace i v oblasti HR, jsou celkově úspěšnější. Kromě lepších finančních výsledků mají jednodušší rozhodovací procesy a jsou atraktivnější pro potenciální zaměstnance. U digitalizovaných firem je podle této statistiky spokojených 87 procent zaměstnanců, u těch ostatních je to jen 63 procent. Big data tedy pomáhá firmám najít zaměstnance nejen rychleji, ale efektivně zacílit na toho správného člověka.

Kolem 40 procent firem už využívá při náboru sociálních sítí, nicméně nejde zdaleka jen o vyhledávání informací o žadateli a využívání programů, které na základě několika desítek lajků na Facebooku vytváří jeho psychologický profil. V době, kdy je více volných míst než vhodných kandidátů, se firmy snaží kontaktovat lidi ještě před tím, než práci vůbec hledají. Takto je například SAP aktivní už na univerzitních profilech na sociálních sítích a oslovuje studenty. „Existence sociálních sítí umožňuje efektivní oslovování uchazečů, ke kterým bychom neměli jinak přístup,“ říká konzultant pro digitální HR řešení SAP SuccessFactors Pavel Barták.

Big data začínají pomocí chytrých aplikací využívat i personalisté

Klíčem je také vědět, jaké kandidáty by firma měla vůbec oslovovat. „Měříme medián toho, jak dlouho vydrží zaměstnanec na konkrétní pozici, tedy například jak dlouho v průměru vydrží finanční controller v Praze. Společnost se pak může podle těchto dat zaměřit efektivněji na kandidáty, kteří pravděpodobně práci změní než na ty, u kterých je ta pravděpodobnost menší,“ vysvětluje specialista na technologie v HR Josef Kadlec z Recruitment Academy.

Existují také programy (např. Textio), do kterých náboráři vloží text svého inzerátu a algoritmus jej porovná s dalšími miliony inzerátů a vyhodnotí, jakou úspěšnost text může mít, případně poskytne návod, jak ho zlepšit. V poslední době se objevují i takzvaní chatovací roboti, kteří jsou schopni převzít veškerou komunikaci s žadateli.

Novinkou je také využívání aplikací, kter big data analyzují. Základní výběr mohou dělat nástroje, které budou schopné rozlišit vhodného kandidáta dle zadaných filtrů, jako je třeba jazyková vybavenost. Jiné programy analyzují předchozí kariéru člověka a na základě toho určují jeho pravděpodobnou budoucí kariéru, další nástroje hledají a pročítají texty uživatele na sociálních sítích a z toho určují jeho preferovaný komunikační styl (Crystal Knows). Z kontextu jsou stroje už schopné porozumět tomu, jak se člověk vyjadřuje (Precire). Některé programy tak analyzují zaslaný životopis (IBM Watson Knowledge Studio), jiné zase mikrovýrazy člověka při pohovoru a snaží se identifikovat, kdy lže. „Něco z toho možná bude slepá ulička a něco se brzy ukáže jako funkční. Vidíme plno pokusů a nových aplikací, ale je příliš brzy na to říkat, který program opravdu funguje,“ hodnotí HR bloger Matěj Matolín.

Nábor dnes tedy prochází zásadní změnou. „Jsme na cestě k něčemu, co bych pojmenoval smart data. Šikovné čtení dat a dávání do souvislostí pro získání informace, která pomůže v práci s lidmi. Výzvou je prediktivní analytika chování u kandidátů před nástupem nebo u potenciální fluktuace. Nechat rozhodování na stroji není samo o sobě řešení. Rozhodnutí na základě dat však bude kvalitnější a pomůže efektivnější organizaci, výkonnosti, správnému využití potenciálu a nižší fluktuaci,“ shrnuje šéf náboru České spořitelny Jan Sekanina.

Autor: Bára Procházková

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *